A Análise Fatorial Exploratória (AFE) utiliza diversos conceitos e definições específicos à área, causando estranhamento para pesquisadores iniciantes ou de outros campos.

Este glossário apresenta as definições, de forma simples e direta, dos principais termos utilizados na AFE.

Vantagens

Informações rápidas:

Um guia de consulta para esclarecer dúvidas de forma objetiva e eficaz, economizando o tempo de pesquisa.

Auxílio ao aprendizado:

Definições conceitualmente precisas, preservando uma linguagem acessível e facilitando o entendimento de um tema complexo.

Apoio à escrita:

Referência para compreensão dos resultados e aplicação dos termos durante a escrita dos relatórios de pesquisa e artigos.

Quem sou eu

BRUNO FIGUEIREDO DAMÁSIO

Sou Psicólogo, mestre e doutor em Psicologia. Venho me dedicando à Psicometria e Análise Quantitativa de Dados desde 2007.

Fui professor e chefe do Departamento de Psicometria da UFRJ durante os anos de 2013 a 2020. Fui editor-chefe da revista Trends in Psychology, da Sociedade Brasileira de Psicologia (SBP) e Editor-Associado da Spanish Journal of Psychology, na sub-seção Psicometria e Métodos Quantitativos.

Tenho mais de 60 artigos publicados e mais de 3600 citações, nas melhores revistas nacionais e internacionais.

Atualmente, me dedico à formação de novos pesquisadores, através da Psicometria Online Academy. Minha missão é ampliar a formação em Análise Quantitativa de Dados no Brasil e lhe auxiliar a conquistar os seus objetivos profissionais.

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Módulo 4: Redes neurais artificiais

• Introdução a Deep Learning

• Avaliando sistemas de Deep Learning

• Redes Neurais feitas (sem programação) no SPSS

• Aula bônus: O futuro da IA na Sociedade

• Aula bônus: Dois Estudos de Caso 

Módulo 3: Interpretar e reportar resultados

• Gerar, interpretar e reportar resultados em Machine Learning

Módulo 2: Criando o seu sistema

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• Práticas de Machine Learning (Sem programação): Decision Tree (JASP), Linear Discriminant Classification (JASP) e Plataforma ORANGE
• Aula Bônus: Avaliação Psicológica e Machine Learning
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• Aula Bônus: Entrevista com Cientista de Dados focado na área da Saúde

Módulo 1: O que é Machine Learning

• O que é Machine Learning?
• Como a máquina aprende?
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• Práticas de Machine Learning (Sem programação): JASP e SPSS
• Aula Bônus: Filosofia da Inteligência Artificial
• Aula Bônus: Entrevista com Cientista de Dados graduado em Psicologia
• Aula bônus: Estudo de Caso sobre Redução Dimensional 

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